Исследователи Оксфордского университета показали, что время, проведенное в сидячем, спящем и двигательном режиме, отчасти определяется нашими генами. В одном из самых подробных проектов подобного рода ученые изучили активность 91 105 участников британского биобанка, которые ранее в течение недели носили на запястье монитор активности. Ученые научили машины определять активное и малоподвижное поведение по огромному количеству данных монитора активности.
Затем они объединили эти данные с генетической информацией британского биобанка, чтобы выявить 14 генетических регионов, связанных с деятельностью, семь новых для науки, сообщают они сегодня в Nature Communications. Работа прокладывает путь к лучшему пониманию сна, физической активности и их последствий для здоровья. Дальнейший анализ генетических данных человека впервые показал, что повышенная физическая активность причинно снижает артериальное давление.
Низкая физическая активность представляет собой глобальную угрозу общественному здоровью и связана с рядом распространенных заболеваний, включая ожирение, диабет и болезни сердца. Изменения продолжительности сна связаны с сердечно-сосудистыми заболеваниями, нарушениями обмена веществ и психическими расстройствами. Генетический анализ также показал совпадение с нейродегенеративными заболеваниями, психическим здоровьем и структурой мозга, показывая важную роль центральной нервной системы в отношении физической активности и сна.
Доктор. Эйден Доэрти, который руководил работой и работает в Институте больших данных Оксфордского университета, сказал: "То, как и почему мы двигаемся, зависит не только от генов, но понимание роли, которую играют гены, поможет нам лучше понять причины и последствия отсутствия физической активности.
"Только имея возможность изучать большие объемы данных, например, предоставленные UK Biobank, мы можем понять сложную генетическую основу даже некоторых из самых основных человеческих функций, таких как движение, отдых и сон."
Исследование финансировалось Оксфордским центром биомедицинских исследований Национального института исследований в области здравоохранения (NIHR) и Центром передовых исследований Британского кардиологического фонда в Оксфорде. Исследование было совместным и проводилось многопрофильной группой ученых из самых разных областей, включая машинное обучение, генетику, статистику и эпидемиологию.
Д-р. Карл Смит-Бирн, один из ведущих аналитиков исследования, сказал:.
"Мы тщательно разработали модели машинного обучения, чтобы научить машины анализировать сложные функции, такие как активность," он сказал. "Эти модели позволяют по-новому взглянуть на поведение человека при движении в крупных исследованиях, таких как UK Biobank с его полумиллионом участников."
Профессор Майкл Холмс, научный сотрудник BHF среднего уровня по клиническим исследованиям, сказал: "Это дает ученым прекрасную возможность узнать гораздо больше о том, как гены и окружающая среда взаимодействуют в нашей повседневной жизни, заставляя нас двигаться так же, как мы, и, возможно, подвергая нас повышенному риску заболеваний. Например, это может помочь нам определить, является ли бездействие причиной или следствием ожирения."
Чтобы помочь определить типы активности, записываемые на наручные мониторы, исследователи обратились к 200 добровольцам, которые носили специальную камеру, которая фиксировала их активность каждые 20 секунд в течение двух дней. Изображения сравнивались с данными об активности, полученными с помощью мониторов, которые носят наручные, что дает руководство по интерпретации данных.